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Mineração de Dados com Mapas de Kohonen: Uma Abordagem no Setor Financeiro
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Mineração de Dados com Mapas de Kohonen: Uma Abordagem no Setor Financeiro

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O presente artigo objetivará a aplicação de Mapas de Kohonen na identificação de perfis de clientes, ou clusters, como estratégias de diferenciação no marketing empresarial. Clientes que ...

O presente artigo objetivará a aplicação de Mapas de Kohonen na identificação de perfis de clientes, ou clusters, como estratégias de diferenciação no marketing empresarial. Clientes que decidem por investir em ações na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) podem optar por ações de empresas nos mais diversos ramos de atividade. Se gestores do marketing souberem explicitar o conhecimento necessário para diferenciar clientes de acordo com o setor em que operam na bolsa de valores, estes poderão incorporar este conhecimento nos processos da empresa, maximizando lucros e resultados. Mapas de Kohonen representam uma classe de modelos de redes neurais denominados mapas auto-organizáveis e seu potencial de aplicação em processos de descoberta de conhecimento representa alguma vantagem competitiva. Em nosso caso de aplicação isto significa separar clientes de acordo com suas concentrações de operações na Bovespa nos 10 possíveis mercados de ações. Os resultados mostrarão que clientes podem ser agrupados em 1 de 6 clusters diferentes, cada um com características bastante singulares.

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Mineração de Dados com Mapas de Kohonen: Uma Abordagem no Setor Financeiro Mineração de Dados com Mapas de Kohonen: Uma Abordagem no Setor Financeiro Presentation Transcript

  • Rio de Janeiro, 3 de Julho de 2008. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen: Uma Abordagem no Setor Financeiro
  • Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • A Empresa
      • Administradora de Investimento em Fundos e Ações na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa).
    VALE ----- ------------ ------------ PETRO ---- ------------ ------------ USIMINAS ------------ ------------ GERDAU ------------ ------------ ... ... ... ...
    • Mercados de Ações
      • Classificação Setorial de Empresas e Fundos Negociados.
      • Fonte: Bovespa.
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mercados de Ações
      • Classificação Setorial de Empresas e Fundos Negociados.
      • Fonte: Bovespa.
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mercados de Ações
      • Classificação Setorial de Empresas e Fundos Negociados.
      • Fonte: Bovespa.
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mercados de Ações
      • Classificação Setorial de Empresas e Fundos Negociados.
      • Fonte: Bovespa.
    ... ... Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
  • Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Problema
    Curva de Atividade de Clientes
  • Mineração de Dados com Mapas de Kohonen Tempo de Relacionamento Data de Entrada do Cliente 1º Mês 2º Mês 3º Mês 4º Mês 5º Mês Ordens executadas por tipo de mercado Ação de Marketing Atividade Retenção
    • Objetivo
      • Diferenciar clientes por perfis de operação. (Clusterização)
    • Justificativa de Abordagem por Redes SOM
      • Vantagens
        • Fornecem uma visualização bidimensional para identificação dos clusters.
        • Exigem menos esforço computacional.
        • Bastante robustos na presença de dados ruidosos.
        • Não exigem que clusters sejam previamente identificados.
        • Não estão sujeitos a aleatoriedade de comparação de indivíduos (hierárquicos), ou inicialização dos centróides (kmeans).
      • Desvantagens
        • Definição de vizinhança na fase de ordenação.
        • Definição das fronteiras entre um e outro cluster.
        • Identificação da geometria ótima de mapa.
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Banco de Dados
      • Linhas (Clientes)
      • Colunas (Setores)
    - Conteúdo: % ou Concentração De Operações na Bolsa Por Setor de Investimento Tempo de Relacionamento Data de Entrada (Ano 2007) 1º Mês 2º Mês 3º Mês 4º Mês 5º Mês Ordens Executadas em Ações Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Modelagem por Mapas de Kohonen
      • Configurações Testadas
        • 10 x 10, 15 x 10, 5 x 10, 15 x 15, 13 x 8.
        • Escolhido = 13 x 8.
      • Fase de Ordenação
        • Nc(0) = 4.
        • Ciclo de atualizações = 1.000 iterações.
        • Alfa = 0,5.
      • Fase de Ajuste Fino.
        • Nc(0) = 1.
        • Ciclo de atualizações = 50.000 iterações.
        • Alfa = 0,01.
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mapa de Kohonen: 13 X 8
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mapa de Kohonen: 13 X 8
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mapa de Kohonen: 13 X 8
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mapa de Kohonen: 13 X 8
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mapa de Kohonen: 13 X 8
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mapa de Kohonen: 13 X 8
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mapa de Kohonen: 13 X 8
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mapa de Kohonen: 13 X 8
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Mapa de Kohonen: 13 X 8
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Distribuição de Clientes
      • Por Clusters
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Caracterização dos Centróides
      • Média de Concentração de Ordens Executadas
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Caracterização dos Centróides
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Caracterização dos Centróides
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
    • Conclusões e Próximos Passos
      • Heurística para determinação das fronteiras entre clusters.
      • Teste de algumas técnicas de clusterização nos próprios neurônios.
    Mineração de Dados com Mapas de Kohonen
  • Obrigado pela Atenção! Anderson Guimarães de Pinho